Una skill de Claude Code para relevos duplicó su tamaño tras 3 meses de fallos

Un desarrollador publicó en Zenn cómo la skill que utiliza para redactar relevos entre sesiones de Claude Code pasó de 59 a 123 líneas en tres meses y medio. Durante ese periodo acumuló 512 documentos de relevo y tuvo que ajustar la instrucción cada vez que el modelo perdió información crítica o infló los registros.

En este flujo de trabajo, Claude Code carga de inicio un archivo MEMORY.md que sirve de índice hacia notas individuales, manteniendo visible solo el relevo más reciente de cada proyecto mientras manda los viejos a handoff-archive/. El problema es que las automatizaciones ciegas cobran factura: el 30 de julio, al archivar un documento, se perdieron tres datos clave que solo existían en esa nota anterior. Para frenar esto, el autor obligó a la skill a revisar visualmente y transferir cualquier dato pendiente al registro principal antes de mover o sobrescribir archivos.

La experiencia demuestra que sumar reglas no siempre resuelve el desorden si el agente tiene otras vías de escape. Por ejemplo, el 8 de septiembre fijó un límite de unos 120 caracteres por entrada para evitar casos donde el índice llegó a rozar los 2.000 caracteres o contradecía el estado real de despliegue. Tres semanas después, el índice creció un 25 % porque otras tareas seguían creando entradas por fuera de la skill.

A mí me parece que intentar solucionar la pérdida de contexto sumando reglas negativas suele terminar en instrucciones infladas que el modelo ignora cuando el contexto aprieta. Si una verificación no se ejecuta antes de una acción destructiva, tarde o temprano la IA va a borrar algo que necesitabas.

Para los que usan flujos similares entre sesiones, ¿prefieren tolerar notas duplicadas en el registro principal o arriesgarse a perder datos sueltos con tal de mantener el índice limpio?

Fuente: Zenn